“`html
Внедрение обратного распространения на нейроморфном оборудовании
Природные нейронные системы вдохновляют новые технологии в машинном обучении и нейроморфных схемах для эффективной обработки данных. Однако внедрение алгоритма обратного распространения, основного инструмента глубокого обучения, на нейроморфном оборудовании остается сложной задачей из-за зависимости от двунаправленных синапсов, хранения градиентов и недифференцируемых импульсов. Эти проблемы усложняют точное обновление весов, необходимое для обучения.
Проблемы и решения
Чтобы решить эти проблемы, исследователи разработали альтернативные механизмы обучения, специально предназначенные для сетей с импульсной нейронной сетью (SNN) и нейроморфного оборудования. Используются такие техники, как суррогатные градиенты и пластичность, зависимая от времени импульсов (STDP), которые предлагают биологически вдохновленные решения. Другие подходы включают гибридные системы и модели нейронов для распространения ошибок.
Достижения исследователей
Исследователи из Университета Цюриха, ETH Цюрих и других учреждений разработали первую полностью интегрированную реализацию алгоритма обратного распространения на нейроморфном процессоре Intel Loihi. Этот метод позволяет SNN классифицировать наборы данных MNIST и Fashion MNIST с высокой точностью и эффективностью.
Технические детали
Модель использует бинаризованный алгоритм обратного распространения, который минимизирует ошибки через рекурсивные обновления весов. Для обработки данных MNIST используются предварительная обработка и модели нейронов на базе Intel Loihi. Обучение производится с помощью модифицированного правила Хебба, что обеспечивает точную координацию.
Результаты
Модель достигла 95.7% точности на MNIST с низким энергопотреблением, потребляя всего 0.6 мДж на образец. На наборе данных Fashion MNIST точность составила 79% после 40 эпох.
Потенциал и будущее
Реализация алгоритма обратного распространения на нейроморфном оборудовании открывает возможности для эффективных приложений глубокого обучения. Однако необходимо дальнейшее развитие для масштабирования на более глубокие сети и модели, а также для решения проблем вычислительных затрат.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, анализируйте, как он может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации и какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить.
Выбирайте подходящее решение, внедряйте ИИ постепенно и анализируйте результаты. Для советов по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot для помощи в продажах, который отвечает на вопросы клиентов и генерирует контент.
“`
